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文檔簡(jiǎn)介
1、視頻對(duì)象分割是MPEG-4視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的一個(gè)重要組成部分,也是視頻監(jiān)控、多媒體交互及模式識(shí)別等眾多應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ),得到許多研究人員的關(guān)注,并取得了大量的研究成果。但是由于視頻對(duì)象本身的復(fù)雜性,仍存在一些問(wèn)題,比如對(duì)于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度比較慢,與背景對(duì)比度較低的視頻序列分割結(jié)果不夠完整,易出現(xiàn)誤分割現(xiàn)象,通用性較差。因此,研究視頻對(duì)象運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)仍然具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
鑒于此,本論文在分析和總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究工作的基礎(chǔ)上
2、,提出了一種基于灰度相關(guān)和NS時(shí)空融合的視頻對(duì)象分割算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:
(1)時(shí)域上,針對(duì)不同的視頻序列采用不同的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法。首先,對(duì)于存在靜止背景的視頻序列,采用基于視頻流的背景差法,即對(duì)較簡(jiǎn)單的、運(yùn)動(dòng)速度比較快的視頻序列,采用中值法建立背景;對(duì)于較復(fù)雜的背景序列,采用改進(jìn)的自適應(yīng)混合高斯背景建模算法。其次,對(duì)于不存在完整背景的視頻序列,如akiyo視頻,采用基于梯度
3、和灰度相關(guān)的幀間差分算法,以提高分割的準(zhǔn)確性和通用性。
(2)空域上,利用NS算法中確定區(qū)域工具有較高的對(duì)比性特性進(jìn)行分水嶺變換,以減少過(guò)分割現(xiàn)象,并結(jié)合邊緣信息對(duì)視頻圖像進(jìn)行標(biāo)記以提高分割的準(zhǔn)確性。
(3)視頻分割的另一個(gè)難點(diǎn)是陰影檢測(cè)與去除,本文針對(duì)HSV色彩空間誤檢率較高的問(wèn)題,提出一種基于色彩空間和邊緣信息的判斷依據(jù),可以有效地減少陰影的誤檢率,確保運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整性。
(4)最后通過(guò)基于領(lǐng)域隸屬度判
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